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J-GLOBAL ID：202202257937583804   整理番号：22A0497774

インダストリー4.0におけるモノのインターネットベースシステムのための人工知能による電子メール分類器【JST・京大機械翻訳】

Artificial intelligence empowered emails classifier for Internet of Things based systems in industry 4.0

著者 (6件)： Gupta Brij B. (National Institute of Technology Kurukshetra, Kurukshetra, Haryana, India) ,  Gupta Brij B. (Asia University, Taichung, Taiwan) ,  Tewari Aakanksha (National Institute of Technology Kurukshetra, Kurukshetra, Haryana, India) ,  Cvitic Ivan (University of Zagreb, Zagreb, Croatia) ,  Perakovic Dragan (University of Zagreb, Zagreb, Croatia) ,  Chang Xiaojun (Monash University Clayton Campus, Clayton, Australia)
資料名： Wireless Networks  (Wireless Networks)
巻： 28  号： 1  ページ： 493-503  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1715A  ISSN： 1022-0038  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,あるAIベースの特徴および実時間でのクラスタリングを用いて,非明示的な電子メールからIoTデバイスを安全にするためのアプローチを導入した。まず,入力トラヒックから望ましくない電子メールをフィルタリングし,次に,産業4.0におけるモノのインターネット(IoTs)ベースシステムに対するスパムとフィッシングにそれらを分類する新しい方法を提案した。AI機構は,分類のためのパターンを同定する複数の特徴を検出するために,電子メールを収集し,分析する。入力データをバッチに分割し,各バッチを以前のバッチ分類から得た知識に基づいて分類した。多数の分類器を用いて結果を試験し,その結果,提案アプローチが高精度分類を与えることを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： フィルタリング ,  クラスタ化 ,  *人工知能 ,  *電子メール
準シソーラス用語： 高精度 ,  スパム ,  *モノのインターネット ,  入力データ ,  Industry4.0 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： スパム ,  フィッシング ,  増分クラスタリング ,  産業4.0 ,  分類器 ,  モノのインターネット

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (4件)： インダストリー ,  人工知能 ,  電子メール ,  分類器